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深度学习模型：原理、应用与代码实践

引言

深度学习作为人工智能的核心技术，已在图像识别、自然语言处理、代码生成等领域取得突破性进展。其核心在于通过多层神经网络自动提取数据特征，解决复杂任务。本文将从基础理论、模型架构、优化策略、应用场景及挑战等多个维度展开，结合代码示例，系统解析深度学习模型的技术脉络与实践方法。

一、深度学习基础理论

  1. 神经网络基本原理
    神经网络由输入层、隐藏层和输出层构成，通过反向传播算法调整权重。以全连接网络为例，前向传播公式为：
    z ( l ) =

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按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他